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1.
利用核函数及其性质,对P_*(k)阵线性互补问题提出了一种新的宽邻域不可行内点算法.对核函数作了一些适当的改进,所以是不同于Peng等人介绍的自正则障碍函数.最后证明了算法具有近似O((1+2k)n3/4log(nμ~0)/ε)多项式复杂性,是优于传统的基于对数障碍函数求解宽邻域内点算法的复杂性.  相似文献   
2.
基于邻近度量函数的最小值,对P*(κ)阵线性互补问题提出了一种新的宽邻域预估-校正算法,在较一般的条件下,证明了算法的迭代复杂性为O(κ+1)23n log(x0ε)Ts0.算法既可视为Miao的P*(κ)阵线性互补问题Mizuno-Todd-Ye预估-校正内点算法的一种变形,也可以视为最近Zhao提出的线性规划基于邻近度量函数最小值的宽邻域内点算法的推广.  相似文献   
3.
基于线性规划宽邻域内点算法的基本思想,对P*(κ)阵线性互补问题提出了一种基于宽邻域N-∞(β)的势函数约减算法.该算法的每一次迭代都通过求解一个线性方程组得到迭代方向,并利用势函数来选取步长,使得迭代前后势函数按一固定量减少,从而使对偶间隙有固定的减少.证明了算法的迭代复杂性为O((κ 1)nt).  相似文献   
4.
基于代数等价变换和在KMM算法的框架基础上,在原始-对偶内点方法的牛顿方程里嵌入一种自调节功能.从而对凸二次规划提出了一种新的迭代方向的不可行内点算法,并证明了算法的全局收敛性.  相似文献   
5.
对于一类非单调线性互补问题给出了一种新的算法——宽邻域内点算法,并讨论了其计算复杂性。  相似文献   
6.
一类线性约束凸规划的内椭球算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
1引言自从1984年Karmarkar的著名算法——梯度投影算法发表以来,由其理论上的多项式收敛性及实际计算的有效性,使得内点算法成为近十几年来优化界研究的热点([1]).通过中外学者的深入研究,线性规划与凸二次规划的内点算法研究已取得了不少成果([2」、[3〕).这些算法大致可分为四种类型:梯度投影算法、仿射尺度算法、路径跟踪法和势函数减少法吸3]、〔9〕).近来,人们开始着手将这些方法推广到非线性规划中的凸规划问题、线性互补问题和非线性互补问题(【6」、[7」、〔sj、[10」、Ill〕).例如:文[8」对一类凸可分规…  相似文献   
7.
本文采用一簇新的核函数设计原始-对偶内点算法用于解决P*(κ)线性互补问题.通过利用一些优良、简洁的分析工具,证明该算法具有O(q(2κ+1)n1/p(logn)1+1/qlog(n/ε))迭代复杂性.  相似文献   
8.
9.
本文提出一种求解单调非线性互补问题的Mehrotra型预估-校正算法.新算法采用不同的自适应更新策略.在尺度化的Lipschitz条件下,证明了新算法的迭代复杂性为O(n2 log (x0)T s0/ε)),其中(x0,s0)为初始点,ε为精度.  相似文献   
10.
对P*(k)-阵线性互补问题提出了一种高阶内点算法.算法的每步迭代是基于线性规划原始-对偶仿射尺度算法的思想来确定迭代方向,再通过适当选取步长,得到算法的多项式复杂性.  相似文献   
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